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En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.?

Descripción:

Científico de Datos especializado en el desarrollo de soluciones analíticas predictivas y puesta en producción de las mismas. Evaluará la viabilidad, riesgos y buen funcionamiento de la solución.

Responsabilidades: 

1. Diseñar y desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en entornos científicos y empresariales.
2. Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas.
3. Liderar proyectos de investigación aplicada, desde la formulación de hipótesis hasta la validación de resultados.
4. Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos predictivos en productos y servicios.
5. Implementar pipelines de datos y modelos reproducibles, asegurando la trazabilidad y la calidad de los resultados.
6. Desarrollar y aplicar técnicas avanzadas de modelado, como redes neuronales profundas, modelos bayesianos y análisis de series temporales.
7. Documentar y comunicar hallazgos clave en reportes técnicos y publicaciones científicas.
8. Diseñar estrategias de validación y monitoreo para garantizar la robustez y el rendimiento de los modelos en producción.
9. Identificar oportunidades para la innovación científica mediante el uso de datos y nuevas tecnologías.
10. Proponer soluciones basadas en datos para problemas específicos de negocio o investigación, alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.

Requisitos y competencias: 

3+ años de experiencia en:

• Python.
• Sólidas bases en estadística, particularmente en modelos de ML y métricas para evaluar la efectividad del mismo.
• Experiencia sólida en desarrollo de software aplicando algoritmos de ML.
• Experiencia en operaciones de ML con énfasis en MLOps.
• Experiencia en realizar análisis exploratorios y descubrir hallazgos en los datos, así como proponer posibles causas raíz de los mismos.
• Experiencia en validar resultados.
• Experiencia en presentación de resultados con áreas usuarias.
• Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala.

Habilidades blandas:

• Buena comunicación, enfocado a riesgos y resultados.
• Fuerte sentido de la urgencia.
• Organizado.
• Autogestión.
• Resolución de problemas basados en datos.

Herramientas:

• Jupyter Notebook
• Plataformas de Ciencia de Datos
• Habilidades avanzadas de programación en Python y conocimiento de bibliotecas de ML, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.
• Conocimiento del uso y desarrollo de aplicaciones con LLMs (deseable)

¿Qué obtendrás al trabajar con nosotros?

• Sueldo negociable acorde a experiencia
• Prestaciones de Ley
• Bonos mensuales fijos por puntualidad, asistencia y apoyo a restaurante
• Vales de Despensa
• Descuentos con empresas de entretenimiento, gimnasios, escuelas de idiomas, universidades y más
• Plan de capacitación y crecimiento profesional